选自Github 作者：王小龙等 机器之心编译 参与：李泽南 最近，卡耐基梅隆大学（CMU）的王小龙等人发表的论文《A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection》引起了很多人的关注。该研究将对抗学习的思路应用在图像识别问题中，通过对抗网络生成遮挡和变形图片样本来训练检测网络，取得了不错的效果。该论文已被 CVPR2017 大会接收。 论文链接：http://www.cs.cmu.edu/~xiaolonw/p
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。深入的话，得运用到深度学习这货。Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。
表情包是当代社交生态中的战略性武器，既托起了友情的小船，又浮起了爱情的巨轮，还载起了亲情的航空母舰。在一个又一个宁静又不乏躁动的夜晚，此起彼伏的“老铁666”、“顶你上去”掀起了一阵又一阵的波澜。当你和别人斗图斗得天昏地暗、地动山摇的时候，你有没有想过，如果有一个三维的逗比表情包，你就可以对别人进行360度的全方位无死角嘲讽了！想到这里，你是不是由衷地在心里发出了豪爽而邪恶的笑声？
对于鱼眼相机的标定和矫正，网上已经有很多理论文章，但是落实到代码层面的并不多，而且大部分代码都是C++实现。
最近，这位谷歌工程师对算法进行了升级，「Talking Head Anime 2」效果更好！
上个月，Google把”相似图片搜索”正式放上了首页。 你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。 一个对话框会出现。 你输入网片的网址，或者直接上传图片，Googl
上个月，Google把"相似图片搜索"正式放上了首页。 你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。 一个对话框会出现。 你输入网片的网址，或者直接上传图片，Googl
你输入网片的网址，或者直接上传图片，Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。
因此必须能够粘贴在幕布的中心，这样幕布中没有被覆盖的地方就会自动变成留白，省去了填充步骤。
通常来说，当必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成torch.*Tensor。
颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序，可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果
在《提高模型性能，你可以尝试这几招…》一文中，我们给出了几种提高模型性能的方法，但这篇文章是在训练数据集不变的前提下提出的优化方案。其实对于深度学习而言，数据量的多寡通常对模型性能的影响更大，所以扩充数据规模一般情况是一个非常有效的方法。
前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个Python列表的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。
不知道大家会不会有这种感觉，经常是觉得自己学的技术没有用，担心自己能不能胜任工作。因为我们通常学的都是基础的，老师教完之后做几道题目会做考试过了代表学过了。
我们在《如何批量获取Excel图片并准确重命名？》一文中提到一个场景，即excel表中至少有两列，一列是图片，另一列是对应的图片名称，我们希望批量地提取当中的图片，并根据对应列为图片重命名。为解决这个问题，我们提供了Python和VBA两种实现办法。该文还将Python脚本封装成小工具给大家下载使用。
看起来我摸了好多天，事实上我是摸了很多天。你以为我会摸很多天，结果我确实摸了很多天，这不就相当于没有摸了嘛！（算了这个梗太老了，一点都不好笑。）
最近有几个友友问我说有没有比较好玩的Python小项目来练手，于是我找了几个比较有意思的给他们，索性一起分享出来给大家，完成源码比较多，我都给大家放在了文章的后面部分。
去年发表的「Talking Head Anime」大家都看过了吧？ 最近，这位谷歌工程师对算法进行了升级，「Talking Head Anime 2」效果更好！ 只需要一张 PNG 二次元角色图片，就可以生成虚拟偶像，生成带面部表情捕捉的 Vtuber 角色。 作者亲自上场，动漫头像根据作者的口型和头部动作实时「演唱」，作者的完整视频： 老规矩，今天就教大家怎么玩！ 1 算法原理 算法的核心思想是：给定某个动漫人物的一张人脸图像和六轴的姿态信息（Pose），生成同一人物的另一张人脸图像。 通过实时控制六轴
NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。
继承 继承是一种创建新类的方式，在python中，新建的类可以继承一个或多个父类，父类又可称为基类或超类，新建的类称为派生类或子类 python中类的继承分为：单继承和多继承 1 class ParentClass1: #定义父类 2 pass 3 4 class ParentClass2: #定义父类 5 pass 6 7 class SubClass1(ParentClass1): #单继承，基类是ParentClass1，派生类是SubClass 8 pas
选自Github 机器之心编译 编辑：吴攀 上个月，微软代季峰等研究者发布的一篇论文提出了一种可变形卷积网络，该研究「引入了两种新的模块来提高卷积神经网络（CNN）对变换的建模能力，即可变形卷积（deformable convolution）和可变形兴趣区域池化（deformable ROI pooling）」，详情参阅机器之心专栏文章《专栏 | MSRA 视觉组最新研究：可变形卷积网络》。近日，该研究团队如其承诺的那样在 GitHub 上公布了相关代码。机器之心对该项目的 README.md 内容进行了编
昨天晚上尝试了一下把我在Notebook上写到内容通过html代码复制过来，但是变形了，不是很好看。 所以今天决定直接截图发过来，这是我自己写的。。。。 首先需要安装anaconda 5.0。然后启动jupyter notebook，就是下面的环境。 第一部分: https://cloud.tencent.com/developer/article/1047935 第二部分: https://cloud.tencent.com/developer/article/1047925 第三部分: https://
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岩土工程变形监测是实时监测工程结构体变形情况的重要手段，常用的岩土工程变形监测方法包括测量标志物、光纤光栅传感器、位移传感器等。其中，振弦传感器和振弦采集仪可以实现对岩土体深部位移的实时监测，被广泛应用于大型岩土工程结构的变形监测。
上篇的结尾也说到了这个小结，反正我对这个系列的印象老实说也已经淡忘，所以简单把过程重新理一下，然后就结束这个系列了吧。
今日研究为继续上次论文中的一个内容：U-Net网络，于是找了一篇经典论文，并学习论文及代码解读。在学习U-Net网络后，使用U-Net神经网络提取视网膜纹理血管。
纯python代码实现的，代码并不复杂，主要就是熟悉一个psychopy这个库的函数使用，前面都是psychopy的库函数使用，后面就是将收集到的数据保存为excel表格。
爬虫和验证码就是天生的冤家，用 Python 生成验证码应该是用 Python 对抗验证码的第一步，所以今天先来研究研究如何用 Python 生成一个便于我们入手的验证码。
随着水利工程的快速发展，水库大坝的安全监测越来越重要。振弦采集仪是一种比较常用的工程监测仪器，其在水库大坝安全监测中的应用具有重要意义。
ps是我们常用的一款处理平面图像的软件，其功能十分强大能够制作出逼真的效果。那么在ps中我们如何实现拉伸图片时不变形？
去年的广东工业大赛已入选到全球人工智能技术大赛热身赛，大赛聚焦布匹疵点智能检测，要求选手研究开发高效可靠的计算机视觉算法，提升布匹疵点检验的准确度，降低对大量人工的依赖，提升布样疵点质检的效果和效率。
调研发现，数字经济为工业物联网、智能交通以及智慧医疗等场景提出了新的解决方案。工程师利用传感器+边缘网关+云服务器的系统架构，通过大数据及人工智能算法进行辅助决策，最终为工业设备赋能，提高加工生产效率。近年来，数字经济与实体经济的结合程度逐渐升高，本文章通过拉伸机展示了数字化在科研设备的应用实例。
各位在企业中做Web漏洞扫描或者渗透测试的朋友，可能会经常遇到需要对图形验证码进行程序识别的需求。很多时候验证码明明很简单（对于非互联网企业，或者企业内网中的应用来说特别如此），但因为没有趁手的识别库，也只能苦哈哈地进行人肉识别，或者无奈地放弃任务。在这里，我分享一下自己使用Python和开源的tesseract OCR引擎做验证码识别的经验，并提供相关的源代码和示例供大家借鉴。 一、关于图形验证码识别与tesseractOCR 尽管多数图型验证码只有区区几个数字或字母，但你可能听说了，在进行机器识别的过程
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本文简要介绍了论文“ Marior: Margin Removal and Iterative Content Rectification for Document Dewarping in the Wild ”的相关工作。照相机捕捉到的文档图像通常会出现透视和几何变形。考虑到视觉美感较差和OCR系统性能下降，对其进行纠正具有重要的价值。最近的基于学习的方法集中关注于精确裁剪的文档图像。然而，这可能不足以克服实际挑战，包括具有大边缘区域或没有边缘区域的文档图像。由于这种不切实际，用户在遇到大型边缘区域时难以精确地裁剪文档。同时，无边缘的变形图像仍然是一个难以解决的问题。据作者所知，目前还没有完整有效的pipeline来纠正文档图像。为了解决这个问题，作者提出了一种新的方法，称为Marior（边缘去除和迭代内容修正）。Marior采用渐进策略，以从粗到细的方式迭代地提高去变形质量和可读性。具体来说，作者将pipeline划分为两个模块：边缘去除模块（MRM）和迭代内容校正模块（ICRM）。首先，作者预测输入图像的分割掩膜去除边缘，从而得到初步结果。然后，作者通过产生密集的位移流来进一步细化图像，以实现内容感知的校正。作者自适应地确定细化迭代的次数。实验证明了作者的方法在公共基准上的最新性能。
通过自动化细胞核检测，有利于检测细胞对各种治疗方法的反应，了解潜在生物学过程。队伍需要分析数据观察模式，抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。
作为一款开箱即用的产物，尽量不做过多额外配置。 设置 vscode 换行符 （\n） 直接搜索files:eol进行设置。 我的必装插件 IntelliJ IDEA 键盘映射 markdownlint
工程安全监测无线振弦采集仪是一种用于建筑物结构安全监测的设备，它采用了无线传输技术，具有实时性强、数据精度高等优点，被广泛应用于建筑物结构的实时监测和预警。下面将从设备的特点、应用场景和案例等方面详细介绍工程安全监测无线振弦采集仪在建筑物中的应用。
permute作用为调换Tensor的维度，参数为调换的维度。例如对于一个二维Tensor来说，调用tensor.permute(1,0)意为将1轴（列轴）与0轴（行轴）调换，相当于进行转置。
本文介绍的是CVPR2020入选论文《Towards Photo-Realistic Virtual Try-On by Adaptively Generating↔Preserving Image Content》。
在做ocr项目时候，会涉及到两个部分，文字区域检测与文字图像识别。在之前的文章中有
边坡变形实时的安全监测一直是地质工程中的重要问题，给山区交通建设和人民生命财产带来很大的威胁。随着科技的不断发展，无线振弦采集仪作为一种新型的地质监测设备，正在被越来越广泛地应用于边坡变形实时的安全监测中。
卷积层是卷积神经网络的基本层。虽然它在计算机视觉和深度学习中得到了广泛的应用，但也存在一些不足。例如，对于某些输入特征图，核权值是固定的，不能 适应局部特征的变化，因此需要更多的核来建模复杂的特征图幅，这是多余的，效率不高。体积膨胀，由于输出转换的接受野始终是矩形的，作为层叠卷积的累积 效应，接受野会越来越大，接受野中会包含一些与输出转换无关的背景。不相关的背景会给输出位移的训练带来噪声。
从封装本身的意思去理解，封装就好像是拿来一个麻袋，把小猫，小狗，小王八，还有alex一起装进麻袋，然后把麻袋封上口子。但其实这种理解相当片面
点击视频：一分钟告诉你如何进行面部合成 这篇教程将教大家如何用OpenCV做面部合成，把一张脸演变为另外一张脸。 ◆ ◆ ◆ 图片合成 图片合成首次在电影《Willow》（《风云际会》）中得到大量运用，这是由工业光魔（译者注：Industrial Light and Magic/ILM，电影特效制作公司）开发的一项技术。下面是电影的一个场景片段。 点击视频查看电影片段 这个图片合成背后的想法相当简单。给定两张图片I和J，通过混合而成一张中间图M。图片I和J的混合程度由参数α控制，α的值在0和1之间（0≤α≤
隧道工程是一种特殊的地下工程，其建设过程及运行期间，都受到各种内外力的作用，如水压、地震、地质变形、交通荷载等，这些因素都会对隧道的安全性产生影响。因此，对隧道的安全监测显得尤为重要。
3.在子类定义的__x不会覆盖在父类定义的__x，因为子类中变形成了：_子类名__x,而父类中变形成了：_父类名__x，即双下滑线开头的属性在继承给子类时，子类是无法覆盖的。
从ImageProvider来获取图片显示，这个类的使用基本和RawImage一致。
Beautiful Soup 4（简称 BS4，后面的 4 表示最新版本）是一个 Python 第三方库，具有解析 HTML 页面的功能，爬虫程序可以使用 BS4 分析页面无素、精准查找出所需要的页面数据。有 BS4 的爬虫程序爬行过程惬意且轻快。
python到底是如何实现继承的，对于你定义的每一个类，python会计算出一个方法解析顺序(MRO)列表，这个MRO列表就是一个简单的所有基类的线性顺序列表，例如
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